Dissertação

GeoFriends: Recommendation System in Location-Based Social Networks EVALUATED

Redes Sociais baseadas em localização são cada vez mais populares devido ao facto de hoje em dia ser extremamente facil para alguém obter e partilhar a sua localização. Este tipo de dados geográficos pode ser usado para ligar o mundo virtual com o mundo físico e assim, serviços baseados na localização podem melhorar a experiência de um utilizador no mundo real. Nesta tese avançamos nessa direção e pretendemos encontrar utilizadores semelhantes a partir dos seus históricos de localização, enquanto ao mesmo tempo os utilizadores interagem entre si usando anotações geográficas. É apresentado um sistema chamado GeoFriends que tem como principal objectivo extrair informação a partir de dados de localização para posteriormente usá-la para recomendar tanto utilizadores como informação que esteja nas proximidades. Além da abordagem tradicional de comparar coordenadas de uma localização, GeoFriends tem em conta factores extra como a sequência e a altura do dia em que os utilizadores frequentaram dada região. No que respeita a recomendação de informação nas proximidades, alguns problemas de escalabilidade são tidos em conta. Por exemplo, como lidar com a actualização de localização, possivelmente constante, de um utilizador. Entre outros, este cenário foi avaliado e concluimos que o GeoFriends escala muito melhor que uma abordagem directa. Por outro lado, usando um conjunto de dados públicos, constatámos que o GeoFriends é capaz de encontrar cerca de 55% dos amigos de qualquer utilizador usando apenas dados de localização.
Redes Sociais baseadas em Localização, Extração de Informação, Semelhança de Utilizadores

Novembro 2, 2017, 16:15

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Paulo Jorge Pires Ferreira

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado